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Course Outline
데이터 전처리
- Data Cleaning
- 데이터 통합 및 변환
- 데이터 축소
- 이산화 및 개념 계층 생성
통계적 추론
- 확률분포, 확률변수, 중심극한정리
- 견본 추출
- 신뢰 구간
- 통계적 추론
- 가설 검정
다변량 선형 회귀
- 사양
- 하위 집합 선택
- 견적
- 확인
- 예측
분류 방법
- 로지스틱 회귀
- 선형 판별 분석
- K-최근접 이웃
- 나이브 베이즈
- 분류 방법의 비교
Neural Networks
- 신경망 피팅
- 신경망 문제 학습
결정 트리
- 회귀 트리
- 분류 트리
- 트리 대 선형 모델
배깅, Random Forest, 부스팅
- 포장하기
- Random Forests
- 부스팅
지원 벡터 머신 및 유연한 디스크
- 최대 마진 분류기
- 지원 벡터 분류기
- 지원 벡터 머신
- 2개 이상의 클래스 SVM
- 로지스틱 회귀와의 관계
주성분 분석
클러스터링
- K-means 클러스터링
- K-medoids 클러스터링
- 계층적 클러스터링
- 밀도 기반 클러스터링
모델 평가 및 선택
- 편향, 분산 및 모델 복잡성
- 샘플 내 예측 오류
- 베이지안 접근법
- 교차 검증
- Bootstrap 방법
28 Hours
회원 평가 (5)
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Marta Melloch - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Course - Data Mining and Analysis
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Halil polat - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Course - Data Mining and Analysis
The information given was interesting and the best part was towards the end when we were provided with Data from Durex and worked on Data we are familiar with and perform operations to get results.
Jessica Chaar
Course - Data Mining and Analysis
The hands-on exercise and the trainer capacity to explain complex topics in simple terms.
youssef chamoun
Course - Data Mining and Analysis
I like the exercises done.
